Согласно исследованию команды Стэнфордского университета, опубликованному на препринтовом платформе bioRxiv, было проанализировано количество научных публикаций 317 AI-уникорнов за период с 1998 по 2025 год. Результаты показали, что более половины AI-уникорнов не публикуют свои научные работы, и научные достижения сосредоточены в руках немногих компаний. Пять процентов ведущих компаний обеспечили более 90% цитирований, причем одна только OpenAI внесла около 40%. В 2025 году общее количество глобальных статей по ИИ превысило 900 000, однако статьи, связанные с этими стартапами, составили лишь 0,1%. Примечательно, что около двух третей китайских AI-уникорнов публикуют научные работы, тогда как более половины американских компаний не опубликовали ни одной статьи — китайские компании более активно поддерживают открытые модели.

Автор статьи, источник: Academic Headline

Ранее журнал Science опубликовал новостную статью под названием «Ведущие стартапы в области ИИ почти не публикуют свои исследования».

Статья фокусируется на исследовании, опубликованном командой Стэнфордского университета на предпринт-сайте bioRxiv. Исследователи проанализировали публикации 317 AI-уникорнов за период с 1998 по 2025 год и обнаружили неожиданное явление:

Более половины AI-уникорнов не публикуют научные работы в открытом доступе, и научные достижения сосредоточены в основном у нескольких AI-уникорнов, при этом контент создается лишь небольшим числом ключевых авторов.

Ссылка на статью: https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.07.15.738744v1

В то же время более высокая оценка компании не означает большего количества публикаций. Хотя за последние 10 лет количество опубликованных ими статей выросло, их общий процент остается низким. Среди статей, опубликованных в 2025 году по теме ИИ, только одна из каждой 1000 принадлежит этим ИИ-компаниям.

Статья также отмечает, что ведущие передовые лаборатории США чаще используют модель «закрытого исходного кода», тогда как ведущие китайские компании активно внедряют модель «открытого исходного кода». Почти две трети китайских AI-единорогов публиковали научные статьи, тогда как более половины американских компаний не опубликовали ни одной подходящей статьи.

Корреспондирующий автор статьи, метаученый из Стэнфордского университета Джон Иоаннидис, выразил обеспокоенность по поводу этого явления: «Для области, которая утверждает, что перестраивает науку и считается обладающей огромным научным потенциалом, отсутствие научной литературы — это очень странный парадокс».

Только несколько AI-компаний производят результаты

В тексте отмечается, что большинство AI-уникорнов практически не публикуют научные статьи. Из 317 компаний более половины не имеют ни одной соответствующей научной публикации. Даже среди компаний с публикациями большинство публикуют крайне редко, а результаты, соответствующие критериям высокой цитируемости, составляют лишь 6,4% от всей выборки.

Видимое влияние компаний-единорогов в области ИИ также в основном определяется несколькими ведущими компаниями. Согласно показателям цитируемости, первые 5% компаний обеспечивают более 90% всех цитирований. Только OpenAI вносит около 40% цитирований, за ней следуют Megvii и Hugging Face. Высокорецензируемые статьи сосредоточены в немногих компаниях, и лишь 7,6% компаний когда-либо публиковали такие работы.

Кроме того, компании различаются по выбору каналов публикации, особенно по доле использования препринтов. Почти 90,6% цитирований Anthropic приходятся на препринты; такие компании, как OpenAI, Megvii, Waymo и Momenta, в основном полагаются на рецензируемые статьи.

Рис. | Распределение и концентрация научных результатов на корпоративном уровне.

Только немногие производят

Те, кто постоянно производят содержание статей, — это лишь небольшая группа ключевых авторов. Среди почти 2000 ассоциированных авторов стартапов более половины указывают свою компанию в качестве места работы; 38,0% авторов одновременно указывают университеты или исследовательские институты.

Статьи в основном создаются небольшим числом авторов. Из 132 высокоцитируемых статей 27 плодовитых авторов внесли почти четверть всех авторских вкладов, при этом большинство авторов внесли вклад только в одну из них. Конкретно: команды авторов статей MEGVII и OpenAI насчитывают более ста человек, но лишь по восемь человек опубликовали более пяти статей каждая. По сравнению с численностью сотрудников в тысячи человек, этот показатель остается очень низким.

Высокая оценка не принесла больше статей

Чем выше оценка компании в области ИИ, это не означает, что у нее больше публикаций или более высокое влияние. Данные показывают, что оценка компании не имеет значимой корреляции с общим количеством публикаций или количеством высокоцитируемых статей. Хотя компании с большим объемом финансирования имеют более высокую вероятность публикации статей, эта связь не является сильной. Высокое научное влияние по-прежнему сосредоточено в нескольких компаниях и не растет пропорционально объему финансирования.

Составляет всего 0,1%

С точки зрения времени, количество публикаций, в которых участвовали AI-уникорны, действительно быстро растет. В 2016 году стартапы опубликовали всего 18 статей, а в 2025 году это число увеличилось до 534. Еще более заметным является рост совместных статей: их количество выросло с 5 в 2016 году до 416 в 2025 году.

Однако по сравнению с глобальными научными публикациями эти цифры остаются ничтожными. В 2025 году общее количество мировых научных статей по ИИ превысило 900 000, при этом статьи, связанные с этими стартапами, составили лишь 950, или 0,1%.

Китайские ИИ-компании предпочитают публиковать научные статьи

С точки зрения региона, китайские AI-единороги наиболее активны в публикации научных статей, хотя их количество по-прежнему невелико.

Из 40 китайских AI-единорогов почти две трети опубликовали научные статьи; в то время как среди 209 американских компаний более половины AI-единорогов не опубликовали ни одной статьи. В статье Science отмечается, что ведущие передовые лаборатории США чаще используют модель «закрытого исходного кода», тогда как ведущие китайские компании активно принимают модель «открытого исходного кода».

Рис. | Экономический масштаб, временные изменения и географическое распределение научных мероприятий.

Влияние этой ситуации выходит за рамки самой компании: только опубликованные исследования предоставляют исследователям, политическим деятелям и отраслевым наблюдателям материалы для обсуждения. Если исследования остаются внутри компании, понимание направлений развития ИИ будет доступно лишь немногим.